/chineseocr_lite

超轻量级中文ocr，支持竖排文字识别, 支持ncnn、mnn、tnn推理 ( dbnet(1.8M) + crnn(2.5M) + anglenet(378KB)) 总模型仅4.7M

Primary LanguageC++GNU General Public License v2.0GPL-2.0

chineseocr_lite 的 onnx 推理, 部署简单

原始项目分支（torch推理，ncnn推理等）：master

环境

  • python3.6

  • linux/macos/windows

web服务启动

cd chineseocr_lite## 进入chineseocr目录
python backend/main.py

在线演示地址: chineseocr_lite

web api

POST 方式调用， 请求地址： http://www.cnocrlite.com/api/tr-run/ 请求参数:

image : 图片的base64

language_type: 语言 支持 "en","ja","zh","kr python示例:

import base64
url = "http://www.cnocrlite.com/api/tr-run/"
f = open(img, "rb")
base64_data = base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")
data = {
  "image": base64_data,
  "language_type": "ch", # 支持 "en","ja","ch","kr"
}

resp = requests.post(url, data=data)
resp = resp.text
print(resp)

识别结果展示

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参考

  1. TrWebOCR https://github.com/alisen39/TrWebOCR

QQ群

一群已满

二群已满

三群： 904091319

以下范例项目是参考Python代码翻译为各种语言的Demo，仅供参考

** 注意：以下各种demo均相互独立，只是同一个程序的不同版本 **

如果不想自己整合依赖库的话，以下demo的完整源码工程项目，请到Q群共享里自行下载

C++ Demo

  • onnxruntime C++ demo，支持Windows、linux、macOS，目前仅支持cpu计算；
  • ncnn C++ demo，支持Windows、linux、macOS，分为cpu版与gpu版，gpu版使用ncnn+vulkan来支持gpu加速；

Jvm Demo

  • onnxruntime jvm demo: 以onnxruntime C++为基础，编译成jni供java或kotlin调用；
  • ncnn jvm demo: 以ncnn C++为基础，编译成jni供java或kotlin调用，同样分为cpu版与gpu版；

Android Demo

  • onnxruntime android demo: 以onnxruntime C++为基础，整合为一个独立的android模块供app调用；
  • ncnn jvm android demo: 以ncnn C++为基础，整合为一个独立的android模块供app调用，同样分为cpu版与gpu版；

.Net Demo

  • onnxruntime c# demo: 完全以C#编写的onnxruntime demo;
  • onnxruntime vb.net demo: 完全以VB编写的onnxruntime demo;

第三方Demo

  • TNN中文字符ocr: 根据本项目，基于TNN实现的轻量级中文字符ocr demo，支持iOS和Android系统，凭借TNN优化的CPU(ARMv7、ARMv8)和GPU(OpenCL、Metal)后端加速模型计算。

Android识别展示

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.NetDemo识别展示

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第三方 TNN Demo识别展示

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